• Title/Summary/Keyword: 수작업

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Implementation of the Flowchart Auto Generator Based on Metadata and Graphviz (메타 정보와 Graphviz를 이용한 흐름도 자동 생성 도구 구현)

  • Chun, Joonseok;Lee, Kihwa;Woo, Gyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.1773-1775
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    • 2012
  • 컴퓨터의 발달로 소프트웨어의 규모가 커지면서 유지 보수가 어려워지고 있다. 프로그램 유지보수를 위한 방법 중 하나로 흐름도를 작성하는 것을 들 수 있다. 흐름도를 작성하는 방법에는 개발자가 수작업으로 작성하는 방법이 있고, 자동 생성 도구를 사용하는 방법이 있다. 수작업은 시간이 오래 걸리며, 수정이 힘들지만 원하는 정보를 적확하게 표현할 수 있다. 한편, 자동 생성 도구로 만들어진 흐름도는 빠르고 정확하게 생성되지만 원래 코드 파악이 어렵다. 이 논문에서는 개발자가 원하는 정보가 포함된 흐름도를 빠르고 정확하게 생성하기 위하여 메타 정보와 Graphviz 라이브러리를 이용하여 흐름도를 생성한다. 본 연구 결과를 바탕으로 다른 프로그래밍 언어에 대해서도 흐름도를 생성할 수 있다면 소프트웨어 유지보수성을 높이고 나아가 소프트웨어 품질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Movie subject classification using Machine Learning (기계학습을 이용한 영화 주제 분류)

  • Lee, Moohun;Cho, Joonmyun;Yoo, Jeongju
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1064-1067
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    • 2013
  • 정보검색 기술의 발달과 더불어 검색에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 있다. 특히, 스마트TV와 같은 장치에서 동영상 콘텐츠를 검색하는데 있어서 콘텐츠의 타이틀과 같은 정형 메타데이터를 이용한 검색뿐만 아니라, 콘텐츠 주제와 같은 비정형 메타데이터를 이용한 검색도 요구되고 있다. 이러한 검색 요구사항을 수용하기 위해서는 주제와 같은 비정형 메타데이터가 구축되어 있어야만 가능하다. 콘텐츠의 주제는 사람의 이해와 분석을 통해서 수작업으로 구축 가능하다. 본 논문에서는 수작업만으로 구축 가능한 콘텐츠의 주제를 기계학습을 기반으로 자동화 할 수 있는 기법을 제안하고, 제안한 기법의 실험을 통하여 타당성을 검증한다.

Automatic Creation of Artificial Intelligence Meeting Minutes System using Korean Keyword Extraction (인공지능기반의 키워드 중심 회의록 자동 생성 시스템)

  • Kang, SuJi;Yoo, Jinjoo;Lee, Taerim;Lee, Hayeon;Lim, Yangmi
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.299-300
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    • 2021
  • 비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.

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Semi-Supervised Data Augmentation Method for Korean Fact Verification Using Generative Language Models (자연어 생성 모델을 이용한 준지도 학습 기반 한국어 사실 확인 자료 구축)

  • Jeong, Jae-Hwan;Jeon, Dong-Hyeon;Kim, Seon-Hun;Gang, In-Ho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.105-111
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    • 2021
  • 한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.

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A case study on Text-to-Ontology transformation on the basis of neural translation (딥러닝 기반 기계번역 개념을 활용한 Text-to-Ontology 변환 사례)

  • Shin, Yu-Jin;Lee, Jee Hang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.891-894
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    • 2021
  • 온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.

비파괴 작물 생육측정장치 개발 및 활용방법

  • 정수호;이형석;조혜성;조연진;안호섭;정종모;김희곤
    • Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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    • 2023.04a
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    • pp.24-24
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    • 2023
  • 현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.

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멀티미디어 스트리밍 서비스 자동화 구현 사례 보고

  • 정병진
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.428-434
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    • 2001
  • 전통적인 수작업을 통한 서비스 Update 수행 개선 필요. WMT 하의 Multimedia Streaming File 보안 필요. 기본 Web Page 및 HTML 하의 Player Skin의 통합 필요. 인터넷 재방(VOD/AOD)서비스에 대한 신속한 Update 구현 (중략)

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User-steered balloon: Application to Thigh Muscle Segmentation of Visible Human (사용자 조정 풍선 : Visible Human의 다리 근육 분할의 적용)

  • Lee, Jeong-Ho;Kim, Dong-Sung;Kang, Heung-Sik
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.27 no.3
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    • pp.266-274
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    • 2000
  • Medical image segmentation, which is essential in diagnosis and 3D reconstruction, is performed manually in most applications to produce accurate results. However, manual segmentation requires lots of time to segment, and is difficult even for the same operator to reproduce the same segmentation results for a region. To overcome such limitations, we propose a convenient and accurate semiautomatic segmentation method. The proposed method initially receives several control points of an ROI(Region of Interest Region) from a human operator, and then finds a boundary composed of a minimum cost path connecting the control points, which is the Live-wire method. Next, the boundary is modified to overcome limitations of the Live-wire, such as a zig-zag boundary and erosion of an ROI. Finally, the region is segmented by SRG(Seeded Region Growing), where the modified boundary acts as a blockage to prevent leakage. The proposed User-steered balloon method can overcome not only the limitations of the Live-wire but also the leakage problem of the SRG. Segmentation results of thigh muscles of the Visible Human are presented.

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Structural analysis of trabecular bone using Automatic Segmentation in micro-CT images (마이크로 CT 영상에서 자동 분할을 이용한 해면뼈의 형태학적 분석)

  • Kang, Sun-Kyung;Jung, Sung-Tae
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.17 no.3
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    • pp.342-352
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    • 2014
  • This paper proposes an automatic segmentation method of cortical bone and trabecular bone and describes an implementation of structural analysis method of trabecular bone in micro-CT images. The proposed segmentation method extract bone region with binarization using a threshold value. Next, it finds adjacent contour lines from outer boundary line into inward direction and sets candidate regions of cortical bone. Next it remove cortical bone region by finding the candidate cortical region of which the average pixel value is maximum. We implemented the method which computes four structural indicators BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, Tb.N by using VTK(Visualization ToolKit) and sphere fitting algorithm. We applied the implemented method to twenty proximal femur of mouses and compared with the manual segmentation method. Experimental result shows that the average error rates between the proposed segmentation method and the manual segmentation method are less than 3% for the four structural indicatiors. This result means that the proposed method can be used instead of the combersome and time consuming manual segmentation method.

Smart Warehouse Management System Utilizing IoT-based Autonomous Mobile Robot for SME Manufacturing Factory (중소제조기업을 위한 IoT기반의 자율이동모듈을 활용한 스마트 창고관리 시스템 개발)

  • Kim, Jeong-A;Jeong, Jongpil
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.18 no.5
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    • pp.237-244
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    • 2018
  • The Smart Factory level of manufacturing factories of SMEs now lacks a system for grasping the accurate inventory amount associated with inventory movements in managing warehouses at the basic level. Also, it is difficult to manage accurate materials for loss of data due to worker manual work and production method due to experience. In order to solve this problem, in this paper, automatic acquisition of inventory to minimize manual work to grasp workers' Inventory and improve automation is done. In the smart warehouse management system using the IoT-based autonomous mobile module, the autonomous mobile module acquires the data of the inventory storage while moving through the line. In order to grasp the material of the Inventory storage, The Camera module recognizes the name of the inventory storage. And Then, If output matches, the data measured by the sensor is transferred to the server. This data can be processed, saved in a database, and real-time inventory quantity and location can be grasped in a web-based monitoring environment for administrators. The Real-time Automatic Inventory (RAIC) systems is reduce manual tasks and expect the effects of automated inventory management systems.